我的简单总结（个人理解，不一定对哈）

任务 VS. 量级

复杂任务： 100B量级大模型

部分复杂任务：10B量级中大模型

大量简单任务：<10B量级 中，小模型

模型 VS .人脑 VS. 计算机

记忆能力(内存)+逻辑能力(xpu)

我们如何做？How?

按任务来分：复杂任务\简单任务

1.大模型小型化(本身大模型参数并没有充分利用)，然后解决复杂任务

• 一些类chatgpt的项目：colossal AI，Alpaca/ChatLLaMA，ChatGLM，ChatRWKV

2.中大模型解决部分复杂任务

3.小模型解决简单任务

4.面向大模型api编程？

• 优点：解决复杂问题，prompt engineering
• 缺点：
• 也有很多技术上的问题：幻觉，有毒，固有观念，一些复杂任务效果还有较大上升空间
• 非技术上的问题：收费、泄露信息、受制于人